矩阵论练习23(特征多项式和矩阵的迹) - 火力教育

forcekeng 2021-11-12 原文


矩阵论练习23(特征多项式和矩阵的迹)


定理

\(A=(a_{ij})_{n\times n}\),则

\[|\lambda I-A|= \lambda^n + b_1\lambda^{n-1} +\cdots+b_{n-1}\lambda + b_n
\]

其中, \(b_j=(-1)^j\sum (A的j阶主子式)\).
特别地,\(b_1=-\sum\limits_{i=1}^n a_{ii}\), \(b_n=(-1)^n|A|\).

矩阵的迹

定义:设 \(A=(a_{ij})_{n\times n}\),称 \(\sum\limits_{i=1}^n a_{ii}\)\(A\) 的迹,记为 \(tr(A)\).

命题:若 \(A=(a_{ij})_{n\times n}\) 的特征值为 \(\lambda_1,\cdots,\lambda_n\),则

\[tr(A)=\sum\limits_{i=1}^n \lambda_i \\
|A| = \prod_{i=1}^n \lambda_i
\]

证明:根据特征值是特征多项式的为 \(0\) 时的根,有 \(|\lambda I-A|=(\lambda – \lambda_1)(\lambda – \lambda_2)\cdots (\lambda – \lambda_n)\),和上面定理比较,即可得到该命题。

说明:从上面定义可以看出,方阵的迹的定义和计算都相当简单,直接把对角线元素相加即可;另外如果知道所有特征值,也可以把所有特征值相加,从而得到结果。

题目

\(\alpha=(a_1,\cdots,a_n)^T\)\(\beta=(b_1,\cdots,b_n)\)\(A=\alpha\beta^H\)。求 \(A\) 的特征值。

解答

由于 \(rank(A)\le min(rand(\alpha),rank(\beta))\)(参见有关矩阵的秩的不等式),即 \(rank(A)\le 1\),则 \(A\) 的大于 \(2\) 阶的主子式的行列式都为 \(0\)。因此,根据定理,可以得出:

\[|\lambda I-A|=\lambda^n-(trA)\lambda^{n-1} = \lambda^{n-1}(\lambda – <\alpha,\beta>)
\]

如果 \(<\alpha,\beta>=0\),则 \(A\) 的特征值为 \(0\)
如果 \(<\alpha,\beta>\ne 0\),则 \(A\) 的特征值为 \(0\)\(<\alpha,\beta>\).

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2020-05-19 16:42 
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